Keterampilan Data Science seperti kemampuan membersihkan, mengubah, menganalisis statistik, memvisualisasikan, mengkomunikasikan, dan memprediksi data.
Waktu sedang berubah. Jika Anda ingin menjadi data scientist pada tahun 2023, ada beberapa keterampilan baru yang harus Anda tambahkan ke dalam daftar Anda, serta sejumlah keterampilan yang sudah Anda kuasai.
Mengapa keahliannya begitu luas? Salah satu masalahnya adalah perluasan cakupan pekerjaan. Tidak ada yang tahu apa itu data scientist, atau apa yang harus dilakukan, apalagi perusahaan masa depan Anda. Jadi, apa pun yang memiliki data akan terjebak dalam kategori ilmu data yang harus Anda tangani.
Anda diharapkan mengetahui cara membersihkan, mengubah, menganalisis statistik, memvisualisasikan, mengomunikasikan, dan memprediksi data. Tidak hanya itu, teknologi baru (atau teknologi yang baru-baru ini menjadi mainstream) juga dapat ditambahkan ke dalam tanggung jawab pekerjaan Anda.
Dalam artikel ini, saya akan menguraikan 19 keterampilan utama yang perlu Anda ketahui pada tahun 2023 untuk menjadi data scientist.
Berikut ikhtisar dari sepuluh yang paling penting.
Keterampilan ini akan membantu Anda mendapatkan pekerjaan, menyelesaikan wawancara, tetap menjadi yang terdepan, dan bernegosiasi untuk promosi tersebut. Di setiap bagian, saya akan merangkum secara singkat apa itu setiap keterampilan, mengapa itu penting, dan menawarkan beberapa tempat untuk mempelajari keterampilan ini.
1. Pembersihan dan Perselisihan Data
Meskipun ini bukan 80 % pekerjaan data scientist, pembersihan dan pengelolaan data masih merupakan salah satu keterampilan terpenting yang dapat dikuasai oleh data scientist pada tahun 2023.
Apa itu Pembersihan dan Perselisihan Data?
Pembersihan dan perselisihan data adalah proses mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis. Hal ini melibatkan penanganan nilai yang hilang, penghapusan duplikat, penanganan data yang tidak konsisten, dan pemformatan data sedemikian rupa sehingga siap untuk dianalisis.
Membersihkan data biasanya mengacu pada membuang nilai yang buruk/tidak akurat, mengisi bagian yang kosong, menemukan duplikat, dan memastikan kumpulan data Anda bersih dan akurat seperti yang diharapkan. Mempertengkarkannya (atau mengunyahnya, memijatnya, atau kata kerja aneh lainnya seperti itu) berarti menjadikannya bentuk yang dapat dianalisis. Anda mengonversinya atau memetakannya ke format lain yang lebih mudah dilihat.
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Tanyakan kepada data scientist apa yang mereka lakukan, dan salah satu hal pertama yang mereka sebutkan adalah pembersihan dan perselisihan data. Data tidak pernah sampai ke tangan Anda dalam bentuk yang bagus, bersih, dan dapat dianalisis, jadi sangat penting untuk mengetahui cara merapikannya.
Kemampuan untuk membersihkan dan mengatur data memastikan bahwa hasil analisis Anda dapat dipercaya, dan membantu menghindari pengambilan kesimpulan yang salah.
Di Mana Anda Dapat Mempelajari Keterampilan Utama Ini?
Ada banyak pilihan bagus untuk mempelajari pembersihan dan perselisihan data. Harvard menawarkan kursus tentang EdX. Anda juga dapat berlatih sendiri dengan membersihkan dan mengatur kumpulan data mentah yang gratis seperti Common Crawl, data perayapan web yang terdiri dari lebih dari 50 miliar halaman web ( di sini ), atau data cuaca Brasil ( di sini ).
2. Pembelajaran Mesin
Tidak, ini bukan sekedar kata kunci! Pembelajaran mesin adalah keterampilan yang sangat penting untuk diketahui oleh setiap data scientist di masa depan.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin adalah penerapan algoritma dan model statistik untuk membuat prediksi dan keputusan berdasarkan data.
Ini adalah subbidang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu dengan belajar dari data, tanpa diprogram secara eksplisit. Ini membantu dengan otomatisasi. Anda akan menemukannya di industri apa pun.
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Anda perlu mengetahui tentang pembelajaran mesin pada tahun 2023 karena ini adalah bidang yang berkembang pesat dan telah menjadi alat penting untuk memecahkan masalah kompleks dan membuat prediksi di berbagai industri.
Algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar, mengenali ucapan, melakukan pemrosesan bahasa alami, dan membuat sistem rekomendasi. Anda akan kesulitan menemukan industri yang tidak melakukan (atau tidak ingin) melakukan tugas-tugas yang dibantu ML tersebut.
Mahir dalam pembelajaran mesin memungkinkan ilmuwan data mengekstraksi wawasan berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks, dan mengembangkan model prediktif yang dapat mendorong keputusan bisnis yang lebih baik.
Di Mana Anda Dapat Mempelajari Keterampilan Utama Ini?
Kami memiliki gudang lebih dari tiga puluh proyek pembelajaran mesin di ScrataScratch untuk menunjukkan keterampilan ini di resume Anda. TensorFlow juga memiliki serangkaian sumber daya gratis yang bagus untuk mempelajari pembelajaran mesin.
3. Visualisasi Data
Keterampilan ini cukup jelas. Saat Anda menganalisis angka, pemangku kepentingan utama ingin memahami temuan Anda dengan grafik dan bagan yang cantik.
Apa itu Visualisasi Data?
Visualisasi data adalah pembuatan bagan, grafik, dan grafik lainnya untuk membantu membuat data lebih mudah dipahami. Anda mengambil angka-angka yang baru saja Anda bersihkan, perhitungkan, atau prediksikan dan masukkan ke dalam format visual, baik untuk mengomunikasikan tren dengan orang lain atau membuat tren lebih mudah dikenali.
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Pada tahun 2023, kemampuan memvisualisasikan data sangatlah penting bagi seorang data scientist. Ini seperti memiliki kekuatan super rahasia untuk mengungkap pola dan tren tersembunyi dalam data yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. Dan bagian terbaiknya? Anda dapat membagikan temuan Anda kepada orang lain dengan cara yang menarik dan berkesan. Sebagai data scientist, Anda akan bekerja dengan kelompok dengan tingkat pengalaman berbeda, namun gambaran jauh lebih mudah dipahami dibandingkan deretan angka.
Jadi, jika Anda ingin menjadi ilmuwan data yang dapat mengomunikasikan wawasan dan penemuan Anda secara efektif, penting untuk menguasai seni visualisasi data.
Baca Juga : Cara Menghindari dan Mengenali Modus Penipuan Melalui Undangan Pernikahan: Perlindungan Data Pribadi
4. SQL & Manajemen Basis Data
SQL adalah Bahasa Kueri Terstruktur. Ilmuwan data menggunakan SQL untuk bekerja dengan database SQL serta mengelola database dan melakukan tugas penyimpanan data.
Apa itu SQL dan Manajemen Basis Data?
SQL adalah bahasa yang sangat populer yang memungkinkan Anda mengakses dan memanipulasi data terstruktur. Ini sejalan dengan manajemen database, yang biasanya dilakukan di SQL. Manajemen basis data pada dasarnya adalah bagaimana Anda mengatur, menyimpan, dan mengambil data dari suatu tempat. Database SQL adalah salah satu teknologi backend teratas yang harus dipelajari pada tahun 2023, jadi ini bukan hanya untuk ilmu data.
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Sebagai data scientist, Anda harus melacak semua data, memastikannya terorganisir, dan mengambilnya saat seseorang membutuhkannya. Itulah yang dapat Anda lakukan dengan SQL dan manajemen basis data.
Di Mana Anda Dapat Mempelajari Keterampilan Utama Ini?
Coursera memiliki banyak sekali kursus manajemen/admin database hebat dengan harga terjangkau yang dapat Anda coba. Anda juga bisa mendapatkan pratinjau sekilas beberapa pertanyaan wawancara SQL di sini, yang dapat berguna untuk menguji pengetahuan Anda.
5. Pemrosesan Data Besar
Big data memang merupakan sebuah kata kunci, namun juga merupakan sebuah konsep yang nyata – Oracle mendefinisikannya sebagai “data yang mengandung variasi yang lebih besar, tiba dalam volume yang semakin meningkat dan dengan kecepatan yang lebih besar,” atau data dengan tiga V.
Apa itu Pemrosesan Big Data?
Pemrosesan data besar adalah kemampuan untuk memproses, menyimpan, dan menganalisis data dalam jumlah besar menggunakan teknologi seperti Hadoop dan Spark.
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Pada tahun 2023, kemampuan memproses big data sangat penting bagi data scientist. Volume data yang dihasilkan terus bertambah dengan kecepatan eksponensial, dan kemampuan menangani serta menganalisis data ini secara efektif sangatlah penting untuk membuat keputusan yang tepat dan memperoleh wawasan yang berharga. Ilmuwan data yang memiliki pemahaman mendalam tentang teknik pemrosesan data besar akan dapat bekerja dengan kumpulan data besar dengan mudah dan memanfaatkan informasi yang dikandungnya secara maksimal.
Selain itu, berkat kata-katanya yang bertele-tele, tidak ada salahnya untuk memasukkan “data besar” ke dalam resume Anda.
Dimana Anda Bisa Mempelajarinya?
Saya suka serial tutorial YouTube Simplilearn tentang konsep ini.
6. Komputasi Awan
Lucu sekali – seiring dengan semakin banyaknya produk dan layanan yang beralih ke cloud, komputasi awan menjadi persyaratan pekerjaan bagi hampir semua pekerjaan teknis, baik itu DevOps atau data scientist.
Apa itu Komputasi Awan?
Komputasi awan adalah penggunaan teknologi dan platform berbasis cloud seperti AWS, Azure, atau Google Cloud untuk menyimpan dan memproses data. Ini seperti memiliki ruang penyimpanan virtual yang dapat Anda akses dari mana saja dan kapan saja. Alih-alih menyimpan data dan sumber daya komputasi pada mesin atau server lokal, komputasi awan memungkinkan organisasi – dan ilmuwan data – mengakses sumber daya ini melalui internet.
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Seperti yang terus saya tekankan, jumlah data yang diharapkan dapat Anda gunakan sebagai data scientist terus bertambah. Semakin banyak perusahaan yang akan menerapkannya di cloud dibandingkan menanganinya di lokasi. Memiliki kemampuan untuk menyimpan dan memproses data dengan cara yang terukur dan efisien menjadi semakin penting.
Komputasi awan memberikan solusi efektif untuk hal ini, memungkinkan ilmuwan data mengakses sumber daya komputasi dan penyimpanan data dalam jumlah besar tanpa memerlukan perangkat keras dan infrastruktur yang mahal.
Dimana Anda Bisa Mempelajarinya?
Kabar baiknya adalah karena perusahaan memiliki berbagai cloud, banyak di antara mereka yang berkepentingan untuk mengajari Anda tentang cloud secara gratis, sehingga Anda belajar menggunakan cloud mereka. Google , Microsoft , dan Amazon semuanya memiliki sumber daya komputasi awan yang hebat.
7. Pergudangan Data & ETL
“Tunggu, bukankah kita baru saja membahas database? Apa itu gudang data?” Saya mendengar Anda bertanya.
Saya mengerti Anda. Terkadang keterampilan ilmu data yang paling penting terasa seperti menjaga semua akronim dan jargon tetap lurus.
Apa itu Pergudangan Data dan ETL?
Pertama, mari kita bedakan gudang data dari database.
Gudang menyimpan data terkini dan historis untuk beberapa sistem, sementara database menyimpan data terkini yang diperlukan untuk menjalankan suatu proyek. Basis data menyimpan data terkini yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi, sedangkan gudang data menyimpan data terkini dan historis untuk satu atau lebih sistem dalam skema yang telah ditentukan sebelumnya dan tetap untuk menganalisis data.
Singkatnya, Anda akan menggunakan gudang data untuk data untuk banyak proyek berbeda secara bersamaan, sedangkan database sebagian besar menyimpan data satu proyek.
ETL adalah proses yang melibatkan pergudangan data, kependekan dari ekstrak, transformasi, dan muat. Alat ETL akan mengekstrak data dari sistem sumber data apa pun yang Anda inginkan, mengubahnya di area pementasan (biasanya membersihkan, memanipulasi, atau “menghapusnya”), lalu memuatnya ke dalam gudang data.
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Saya merasa seperti saya telah mengulangi poin ini di setiap keterampilan, tetapi data terus bertambah. Perusahaan haus akan hal itu, dan mereka mengharapkan Anda untuk mengelolanya. Mengetahui cara mengelola data dalam pipeline yang dapat dibangun sangatlah penting.
Dimana Anda Bisa Mempelajarinya?
Saya sarankan mempelajari cara melakukan ETL yang benar dengan bahasa tertentu, seperti SQL atau Python. Datacamp punya yang bagus dengan Python. Microsoft menjalankan tutorial tingkat menengah untuk mempelajari opsi SQL.
8. Pemodelan & Manajemen Data
Setiap data scientist adalah spesialis model. Saya tidak berbicara tentang Giselle Bundchen. Maksud saya membuat model bagaimana data disimpan dan diatur dalam suatu sistem.
Apa itu Pemodelan dan Manajemen Data?
Pemodelan dan pengelolaan data adalah proses pembuatan model matematika untuk merepresentasikan data, serta pengelolaan data untuk menjaga kualitas, keakuratan, dan kegunaannya.
Hal ini melibatkan pendefinisian entitas data, hubungan, dan atribut, serta penerapan proses untuk validasi, integritas, dan keamanan data.
Dalam istilah yang lebih sederhana, pemodelan data pada dasarnya berarti Anda membuat cetak biru tentang bagaimana data diatur dan dihubungkan dalam sistem perusahaan Anda. Anda bisa menganggapnya seperti menyusun cetak biru sebuah rumah. Sama seperti cetak biru yang menunjukkan ruangan-ruangan yang berbeda dan bagaimana mereka terhubung, pemodelan data menunjukkan bagaimana berbagai bagian informasi saling terkait dan terhubung satu sama lain.
Hal ini membantu memastikan bahwa data disimpan dan digunakan secara konsisten dan efektif.
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Sebagai ilmuwan data, Anda bertanggung jawab untuk memastikan data terorganisir dan terstruktur dengan cara yang mudah diakses. Pemodelan dan pengelolaan data membantu Anda menangani data, membagikannya, memastikan keakuratannya, dan membuat keputusan berdasarkan data tersebut.
Dimana Anda Bisa Mempelajarinya?
Microsoft memiliki intro yang bagus di blog mereka, hanya berdurasi setengah jam dan berperingkat tinggi. Ini adalah tempat yang baik untuk memulai.
9. Penambangan Data
Banyak istilah ilmu data yang dirampas dari profesi lain, seperti modeling dan mining. Mari kita bahas apa artinya dan mengapa itu penting.
Apa itu Penambangan Data?
Penambangan data adalah proses mengekstraksi informasi berguna dari data melalui teknik seperti pengelompokan, klasifikasi, dan aturan asosiasi. Anda sedang memilah-milah banyaknya data untuk menemukan nugget emas yang berguna. (Mungkin data panning adalah nama yang lebih baik untuk keterampilan ini!)
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Bayangkan: Anda adalah seorang data scientist pada tahun 2023. Anda memiliki data yang berasal dari sepuluh ribu sumber berbeda. Keterampilan apa yang Anda gunakan untuk mengidentifikasi pola di semua sumber data ini?
Dimana Anda Bisa Mempelajarinya?
Penambangan data biasanya tercakup dalam kursus yang mencakup data besar atau analisis data karena ini merupakan komponen yang cukup penting dari kedua keterampilan tersebut. EdX menawarkan beberapa opsi untuk mempelajari data mining.
10. Pembelajaran Mendalam
Pembelajaran mendalam sedikit berbeda dari pembelajaran mesin! Pembelajaran mendalam adalah subbidang pembelajaran mesin.
Apa itu Pembelajaran Mendalam?
Pembelajaran mendalam adalah salah satu aspek pembelajaran mesin yang berfokus pada pembuatan algoritme yang dapat mempelajari pola dalam data melalui beberapa lapisan jaringan saraf tiruan. (Omong-omong, jaringan saraf tiruan adalah jenis algoritme pembelajaran mesin yang dimodelkan agar serupa dengan struktur dan fungsi otak manusia.)
Mengapa Menjadi Data Scientist Penting di Tahun 2023?
Kecerdasan buatan semakin canggih pada tahun 2023. Mengetahui dasar-dasar AI dan ML saja tidak cukup – Anda juga harus memahami teknologi terbarunya, karena hal tersebut tidak akan menjadi teknologi canggih di masa depan. Pembelajaran mendalam merupakan hal baru beberapa tahun yang lalu, dan sekarang menjadi sebuah kebutuhan.
Ilmuwan data diharapkan menggunakan pembelajaran mendalam ketika perusahaan memiliki akses ke data dalam jumlah yang sangat besar. Ini digunakan untuk pemrosesan gambar dan video, atau aplikasi visi komputer.
Di mana Anda bisa mempelajarinya?
Saya suka tutorial Simplilearn sebagai titik awal.
Keterampilan Lain Apa yang Perlu Anda Ketahui untuk Menjadi Data Scientist di Tahun 2023?
Ada banyak teknologi dan teknik baru yang berguna untuk diketahui. Ini bisa lebih maju, seperti jaringan permusuhan generatif, atau lebih berbasis keterampilan lunak, seperti pengisahan cerita data, atau dikhususkan pada bidang seperti perkiraan rangkaian waktu. Saya akan merangkumnya secara singkat di sini:
- Natural Language Processing (NLP) : Subbidang AI yang menangani pemrosesan dan pemahaman bahasa manusia. Chatbots menggunakan ini.
- Analisis & Peramalan Rangkaian Waktu : Studi data sepanjang waktu dan penggunaan model statistik untuk membuat prediksi tentang kejadian di masa depan. Anda mungkin menggunakan keterampilan ini untuk melakukan analisis penjualan atau pendapatan.
- Desain Eksperimental & Pengujian A/B : Proses merancang dan melakukan eksperimen terkontrol untuk menguji hipotesis dan membuat keputusan berdasarkan data.
- Pengisahan Data: Kemampuan untuk mengkomunikasikan wawasan dan temuan data secara efektif kepada pemangku kepentingan non-teknis. Semakin banyak pemangku kepentingan yang menaruh perhatian pada alasan dibalik keputusan berbasis data, sehingga hal ini sangatlah penting.
- Generative Adversarial Networks (GANs) : Suatu jenis arsitektur pembelajaran mendalam di mana dua jaringan saraf dilatih untuk bekerja sama guna menghasilkan data baru yang menyerupai kumpulan data tertentu.
- Pembelajaran Transfer: Teknik pembelajaran mesin di mana model dilatih sebelumnya pada satu tugas dan disesuaikan dengan tugas terkait, sehingga meningkatkan performa dan mengurangi jumlah data pelatihan yang diperlukan. Perusahaan kecil dengan sumber daya terbatas akan merasakan manfaatnya.
- Pembelajaran Mesin Otomatis (AutoML): Sebuah metode untuk mengotomatiskan proses pemilihan, pelatihan, dan penerapan model pembelajaran mesin.
- Penyetelan Hyperparameter : Subkategori ML lainnya. Ini adalah proses mengoptimalkan performa model pembelajaran mesin dengan menyesuaikan parameter yang tidak dipelajari dari data, seperti kecepatan pembelajaran atau jumlah lapisan tersembunyi.
- AI yang Dapat Dijelaskan (XAI) : Cabang AI yang berfokus pada pembuatan algoritme dan model yang transparan dan dapat diinterpretasikan, sehingga proses pengambilan keputusannya dapat dipahami oleh manusia. Sekali lagi, membantu pemangku kepentingan memahami apa yang terjadi.
Jika Anda ingin menjadi data scientist pada tahun 2023, 19 keterampilan ini sangat penting. Kabar baiknya adalah banyak dari keterampilan ini dapat dipelajari secara otodidak, sementara keterampilan lainnya dapat Anda peroleh saat bekerja di peran yang lebih junior seperti analis data atau bisnis .
Beberapa cara untuk belajar:
- Selalu periksa YouTube. Ada begitu banyak sumber daya yang gratis dan komprehensif. Saya telah membuat daftar beberapa di sini, tetapi sebenarnya ada banyak sekali video di luar sana.
- Platform seperti Coursera dan EdX sering kali mengadakan rangkaian kuliah
- Kami memiliki lebih dari seribu pertanyaan wawancara nyata untuk dipraktikkan, baik berbasis coding maupun non-coding . Kami juga menawarkan contoh proyek data .
Nikmati perjalanan mempelajari keterampilan ini untuk menjadi data scientist pada tahun 2023.
